基于小波模极大值的水果大小检测方法

提出了一种基于小波模极大值的水果检测方法,对采集到的图像进行滤波处理,利用自适应阈值法进行二值化处理,通过小波模极大值法提取水果的边缘图像,得到水果的边界信息,最终确定水果的横径值。试验中将测试结果与实际的果径值相比较发现,该方法具有较高的准确性,从而可以用以区分水果的等级。     

基于Meyer窗函数剪切波变换的蝗虫切片图像去噪

蝗虫显微切片图像纹理边缘细节丰富,在图像获取、增强等预处理过程中经常会受到外部噪声的干扰,因此针对蝗虫切片图像去噪同时并保留纹理边缘细节的探索是研究不同蝗虫种类细胞构造的基础。基于张量的传统二维小波因其滤波器各向同性,只能表示水平和垂直两个方向,在去噪的同时会把图像中边缘纹理等细节模糊,而剪切波构造的滤波器各向异性,能够表示多个方向,这些优点使得剪切波可以有效地处理高维数据,在逼近奇异曲线时达到最优逼近。本文提出的基于Meyer窗函数的剪切波算法可以识别出图像边缘和纹理,并在去噪的同时保留纹理,以Meyer小波作为剪切波基函数,利用Meyer小波函数和尺度函数构造窗函数,然后采用Meyer窗函数来建立各向异性剪切波滤波器,再利用该剪切波滤波器对蝗虫切片图像进行多尺度分析,经过剪切波变换获得剪切波系数,最后应用硬阈值方法去除蝗虫切片图像噪声系数,经过逆变换得到蝗虫切片去噪图像。采用经典图像质量评价指标均方误差（MSE）、峰值性噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）对本文算法去噪性能进行评价,在噪声标准差等于30时,将本文算法与Meyer小波、偏微分方程等去噪方法进行比较,其中PSNR比Meyer小波提高2.5dB左右,比偏微分方程算法的PSNR提高2dB左右。仿真试验结果表明,本文算法去噪后的蝗虫切片图像去噪效果明显优于其他传统去噪算法,去噪结果在视觉效果上也优于其他传统去噪算法。     

多尺度SIFT特征匹配的足迹图像拼接方法

为了增强图像细节、提高匹配精度,提出了一种基于小波变换的多尺度SIFT特征匹配的足迹图像拼接方法.该方法对预处理的图像进行小波变换,把低频系数设为零,高频系数进行阈值调整并反变换后,再利用对于尺度具有鲁棒性的SIFT算法对处理后的图像进行特征点的提取与匹配.对于粗匹配产生的误匹配对,应用随机抽样一致性算法(RANSAC)进行筛选,并通过与原始图像的拼接作比较显示该方法的优越性.实验结果证明该方法使图像细节更为清晰,提高了匹配精度,而且较原始方法有一定程度的提高.     

基于小波极值变换的棉花异性纤维边缘检测

棉花异性纤维的边缘检测是用于提取异性纤维的主要特征,检测的质量直接影响到检测的精度.为此,根据棉花异性纤维检测的特点,利用极值小波变换对目标图像进行降噪和边缘特征处理.经过实验对比表明,该方法明显好于其他方法,说明极值小波变换对提高棉花异性纤维边缘检测精度有重要的意义.     

基于自适应阈值的多尺度边缘检测方法

图像边缘信息在物体识别方法中具有重要作用,采用多尺度特征检测能同时检测出细微和粗糙特征.基于曲率尺度空间(CSS)技术,文章提出了一种改进的多尺度边缘检测方法,该方法首次利用自适应局部曲率阈值代替了原有CSS方法中的单一全局阈值,另外,为了消除虚假边缘点,候选边缘点的角度被检测在一组动态范围内.实验结果表明,该方法能有效解决多尺度特征的图像检测问题.     

小波变换在农田图像边缘检测中的应用

为了给农业机器人田间行走提供准确导航方向线,以农田景物为研究对象,提出用紧支撑双正交小波变换检测图像中的边缘,并改进了传统的小波算法。运用此方法,在计算机上对图像做边缘提取的实验。实验结果表明,该方法能够得到连续、光滑、单像素宽边缘链图像。程序的单幅图像处理平均效率为0.12s,不仅证明了该算法能够达到实时检测、自主导航的要求,而且也表明这种边缘提取方法是有效和可行的。     

计算机视觉在禽蛋品质检测中的应用研究进展

针对基于计算机视觉技术的蛋品分级技术进行了综述。禽蛋品质检测一般分外部品质检测和内部品质检测两大部分。主要基于小波的轮廓特征提取算法、基于边缘算子技术等图像识别方法检测禽蛋外部品质;利用图像亮度、声学特性检测技术对裂纹禽蛋进行检测,主要有基于阈值、区域和梯度等图像分割技术、基于小波变换的图像增强算法、声学脉冲共振特性等;基于透射光谱技术、荧光光谱图像、磁共振成像技术等非破坏性技术检测禽蛋内部品质;利用贝叶斯判别原理、神经网络及其改进算法对进行分级。但目前研究多数是静态的,动态检测识别准确率偏低,因此改进识别方法提高检测准确精度是今后的主要研究方向。     

作物病害图像中重叠病斑分离算法

针对传统的分水岭分割算法的不足,应用了一种基于标记测地重建的分水岭算法对棉花重叠病斑图像进行分离.首先对病斑二值图像利用多尺度距离变换获得病斑的距离图像,通过极限腐蚀操作检测出标记种子;然后以种子标记为基础.运用形态学测地重建运算获取测地影响区骨架SKIZ--分水岭线;最后利用分水岭线与原病斑图像进行交集运算.从而得到分离的图像.运用该算法对棉花重叠病斑图像进行分离,试验结果表明:该方法能较好地将图像中的重叠病斑分离,并较好地保存病斑边缘信息,对图像中的微小结构和噪声不敏感,具有良好的鲁棒性.     

基因芯片生物信号的自动识别

信号点自动识别是基因芯片信息自动提取的关键.为此,根据信号点、噪声和背景特征的关系提出一种新的自动识别方法:使用小波变换的方法实现图像的滤波增强;通过对功率谱的分析实现图像的信号点中心的网格定位;利用信号点边缘亮度特征实现信号点中心和半径的校正.仿真实验证明,该方法具有良好的抗噪声能力和弱信号辨识能力,能快速、准确地实现信号的点自动识别.     

基于Bandelet变换的参数化阈值函数降噪算法

为去噪的同时最大程度地保留蝗虫切片图像细小的边缘与纹理特征,利用Bandelet变换的多尺度特性和图像的几何特性,提出了基于Bandelet变换的参数化阈值函数的去噪算法。首先采用具有平移不变性的平稳小波对图像进行分解,然后利用Birge-Massart策略估计阈值、最小化Lagrange函数取得最佳几何流方向,并利用最小均方误差(MSE)原则优化四叉树,最后采用自适应Bayesshrink参数化阈值函数对图像进行去噪。实验结果表明,本文算法对图像边缘的稀疏表示效果比较理想,降噪后边缘更加清晰,纹理特征更多。对比其他方法,通过本文算法获得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)结果表明,其降噪性能显著提高。说明将基于Bandelet变换的参数化阈值函数算法应用于蝗虫切片图像去噪有效、可行,可为后续研究提供技术支持。     

农业机器人视觉导航中多分辨率路径识别

针对非结构化的农田自然环境，提出农业机器人视觉导航时的多分辨率路径识别算法。首先探讨了用于路径识别的适宜的彩色特征，然后基于小波变换分析了多分辨率边缘检测过程，最后结合跟踪路径的特点融合了多分辨率检测结果。油菜地图像的处理结果表明了该算法的有效性。     

基于最小二乘法的温室番茄垄间视觉导航路径检测

针对温室非结构作业环境和复杂背景下作业机器人路径识别检测问题开展研究。在HSI颜色空间分析番茄垄间道路图像在各分量的分布特性,提出了基于机器视觉的垄间加热管敏感区域提取方法,依据I分量直方图采用最大类间方差法进行图像自适应阈值分割,对分割后二值图像利用目标区域的边缘提取算法获得导航离散点簇。根据最小二乘法原理对导航离散点簇拟合得到2条加热管边缘线,在此基础上给出中心导航基准线检测算法,并针对光照不均和作物遮挡对导航路径检测进行了实验。实验表明,与Hough变换算法相比,该算法简单快速,对光照不均具有良好的鲁棒性,能够准确提取目标敏感区域的边缘信息,对不同遮盖率番茄垄间导航路径提取正确率达91.67%。     

基于多特征融合相关滤波的运动奶牛目标提取

为实现大规模养殖场内奶牛目标的自动提取,将相关滤波算法融入目标提取基本框架,提出一种相关滤波融合边缘检测的奶牛目标提取(Correlation filtering-edge detection based target extraction, CFED)算法。首先利用颜色名(Color names, CN)、方向梯度直方图 (Histogram of oriented gradient, HOG)设计的相关滤波器获取奶牛目标范围;再利用13个不同方向的边缘滤波模板卷积目标范围图像得到图像边缘,最后融合边缘信息和颜色特征提取出奶牛目标。对奶牛场不同环境下的9段视频进行目标提取试验,结果表明,算法提取的目标与真实结果平均重叠率达到92.93%,较Otsu、K-means聚类、帧间差分法和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)分别高35.63、32.84、20.28、14.35个百分点;平均假阳性率和假阴性率分别为5.07%和5.08%,处理每帧图像平均耗时0.70s。该结果表明,提出的CFED算法具有较好的目标检测能力,为奶牛目标准确快速提取提供了一个有效方法。     

基于双参数和Morlet多时间尺度特性的冬小麦单产估测

为进一步研究冬小麦在不同时间尺度下长势及产量变化情况,以陕西省关中平原为研究区域,选择与作物长势密切相关的条件植被温度指数（VTCI）和叶面积指数（LAI）作为研究指数,Morlet小波作为函数,利用小波变换和交叉小波变换分别分析不同时间尺度下冬小麦各生育时期VTCI和LAI与单产时间序列间的主振荡周期和共振周期。通过计算小波互相关度,确定各生育时期VTCI和LAI的权重,从而分别构建基于加权VTCI、加权LAI的单参数和双参数估产模型。结果表明,不同生育时期VTCI和LAI与单产间存在不同的主振荡周期和共振周期;通过小波变换构建的基于加权VTCI、加权LAI单产估测模型的归一化均方根误差（NRMSE）分别为16.88%、13.58%,决定系数（R2）分别为0.259、0.520,基于双参数的估产模型NRMSE为13.52%, R2为0.531,表明基于双参数估产模型精度更高。通过交叉小波变换构建的基于加权VTCI、加权LAI单产估测模型的NRMSE分别为16.83%、13.56%,R2分别为0.263、0.522,基于双参数的估产模型NRMSE为13.40%,R2为0.533,表明基于交叉小波构建的估产模型比基于小波变换的估产模型精度均有所提高。利用共振周期构建的双参数估产模型对关中平原2011—2018年冬小麦的单产进行估测,结果显示,产量分布呈现西部高东部低的空间分布特征。     

基于三维小波变换的农机CAD模型特征提取与评价方法

为提高三维CAD模型特征提取准确度,满足农业机械制造领域CAD模型智能化检索需求,提出一种三维CAD模型的特征提取与评价方法。首先对农业机械模型库中三维模型进行平移归一化、旋转归一化、尺度归一化处理,规范化后的CAD模型进行三维离散小波变换,CAD模型经过单层三维小波变换后被表示为8个维度的频域系数子空间;然后对低频子空间LxLyLz进行二次小波变换,二层级小波变换后单个CAD模型被分解为15个特征量,采用AHP层次分析法确定不同频域空间特征量权重,以距离度量法定义含有权重系数的相似性度量值,完成不同模型间特征提取及相似性比较,计算并建立三维CAD模型频域特征索引表;最后以VS2010与Matlab 2016b为开发环境,以Open Cascade为几何造型平台,使用ESB通用模型库及农业机械零部件参数化模型库验证算法有效性。在ESB模型库中T型零件检索结果表明,在保持相同查准率条件下,本文小波变换算法排序误差更小。拨禾轮CAD模型检索结果显示,相似性评价度量方法不仅考虑模型的形态相似性,同时兼顾了应用领域语义相似性,算法实用性高。农机装配体检索实例应用结果表明,借助本文检索算法,可从海量模型库中检索出所需模型,根据实际设计要求对检索出的相似模型进行编辑和修改,可快速完成零部件模块化设计。三维小波变换检索算法查准率受小波函数性质影响,coif类小波函数具有较强的检索适用性,层次分析法能有效区分不同分解层权重,二层级小波变换能够达到现阶段机械零件模型检索精度要求。小波变换设计重用检索算法可满足模型检索设计需求,拓宽设计者设计思路,促进智能化设计。     

小波变换与分水岭算法融合的番茄冠层叶片图像分割

在基于机器视觉的作物营养诊断研究中,通常需要采集叶片样本并在实验室条件下定量测定其营养素含量,但由于叶片间相互重叠,往往使得叶片样本不能清晰地反映在群体番茄冠层图像中。为了解决这一问题,需要利用图像分析技术有效提取作物冠层图像中的叶片,并根据处理结果采集实验室测定样本。本文从复杂背景剔除、梯度图计算、小波变换、标记选取、分水岭分割等环节出发,实现了基于小波变换与分水岭算法融合的番茄冠层多光谱图像叶片分割。首先对比了4种复杂背景剔除算法,发现当增强因子a=1.3时,基于归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)的阈值分割目标提取准确,适合各种光照条件,时空复杂度低。其次在梯度图计算方面,近红外(Near infrared,NIR)波段图像形态学梯度在保持目标边缘的同时,能消除大量由叶脉、光照等引起的叶片内纹理细节。然后以小波分析为基础进行标记选取,发现当选取db4小波函数、4层小波分解低频系数、阈值为18的H-maxima变换能得到最优的目标标记结果。最后对多光谱番茄冠层图像的小波变换分水岭分割和数学形态学分水岭分割结果进行叠加,发现对复杂背景及不同光照强度下的番茄冠层叶片平均误分率为21%,为基于多光谱图像分析的番茄叶片营养素含量检测提供了一定的技术支持。     

小波分析方法在月降水量多时间尺度分析中的应用

为了研究查哈阳灌区月降水量在时域中存在的多层次时间尺度结构和局部化特征,运用小波分析理论,采用Mexican Hat小波函数对降水量序列进行小波变换,进而分析其多时间尺度特性,揭示降水量在不同时间尺度下的小波变换时频特征及其丰枯交替变化的周期规律。研究结果表明,从80~120个月的较大尺度来看,灌区的月降水量可能存在30年左右的周期变化,且未来5年将仍处于偏少期;随着尺度的减小,则表现出突变点增多、周期变小的现象,且降水量很快就会从偏少期转为偏多期。     

一种基于小波包变换和有效值算法

近年来，随着科技的迅猛发展，各种敏感电力电子设备在工业中的应用越来越广泛，使得电压暂降与中断已上升为最严重的电能质量问题。对电压暂降扰动发生、恢复时刻和暂降幅值的检测是电压暂降补偿首先要解决的问题。在对现有的电压暂降检测方法进行仔细的研究和比较后，提出一种将小波包变换和有效值算法相结合的电压暂降检测方法，利用这种方法可以更加准确、简洁地检测出电压暂降扰动。利用小波包变换理论实现了电压暂降的精确定位和消噪处理，其消噪效果优于小波变换；利用有效值算法快速、直观地实现了电压暂降幅值的检测。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于小波分析的年最大径流预测方

径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列。利用小波变换良好的局部化时频分析能力，将年最大径流序列进行分解，使其趋势项、周期项和随机项得以分离。各子序列分别代表不同的时间尺度，反映了各种物理因素对径流过程的影响。然后根据各子序列的特性分别建立幂函数、周期函数或ARMA模型并进行预测。最后将各子序列的预测值合成，得到年最大径流序列的预测值。对宜昌站1991年至2002年最大径流量的预测结果表明，该方法是切实可行的。并指出小波包变换在分析中、高频信息方面优于小波变换，有助于进一步提高预测的精度。